微利、補債與智能化：一場中國製造業「逆風突圍」的聯想樣本

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中國企業正在激烈市場競爭中，摸索出一條中國式智能化之路。文｜周享玥趙豔秋編｜牛慧若干年前，日本企業以「精益生產」理念深刻影響全球製造業發展，為行業效率提升奠定了重要基礎。若干年後，隨着數字化與智能製造成為各國探索適配新時代需求的生產模式，中國企業正在激烈的市場競爭中摸索出一條中國式實踐之路。其中，汽車製造即是一個縮影。近幾年，中國造車新勢力蓬勃崛起，汽車行業迅速從賣方市場轉變為買方市場，用戶定製...

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趙豔秋編｜牛慧若干年前，日本企業以「精益生產」理念深刻影響全球製造業發展，為行業效率提升奠定了重要基礎。若干年後，隨着數字化與智能製造成為各國探索適配新時代需求的生產模式，中國企業正在激烈的市場競爭中摸索出一條中國式實踐之路。其中，汽車製造即是一個縮影。近幾年，中國造車新勢力蓬勃崛起，汽車行業迅速從賣方市場轉變為買方市場，用户定製化需求急劇增長、選配愈發複雜。部分企業以計劃驅動的生產體系，已難以快速應對銷售側的訂單波動。增強供應鏈柔性、快速響應銷售需求，正成為企業供應鏈優化的核心方向。在此背景下，一家知名合資車企經多次調研後，注意到聯想在柔性生產與供應鏈管理領域的突出表現：聯想合肥製造基地——聯寶科技每天生產8000多筆訂單、80%的訂單為小於5台的定製化需求，這種滿足小批量、多批次、定製化、高變動的尖峯製造能力，顯著優於行業平均水平。基於對高效供應鏈的共同追求，該車企決定與聯想展開深度合作。「雙方協同打造的解決方案，成功兼容了精益生產的嚴謹性與按單生產的靈活性。」聯想集團中國區首席架構師、方案服務業務羣首席戰略官、禾木諮詢總經理畢巍介紹，此次合作不僅大幅提升了該車企的供應鏈柔性，還縮短了訂單交付週期，為企業帶來實實在在的價值。這樣的成果，源於對智能製造的共性探索——無現成經驗可循，無論是中國企業還是全球同行，都需結合自身實際痛點，在與數字技術的持續融合中探尋適配路徑。對中國製造業而言，在智能化轉型AI升級的大背景下，唯有不斷將傳統流程優化與新技術深度融合，才能助力企業找到更契合自身發展的轉型之路。01必選題和補債2022年以來，以生成式AI為代表的「新AI」突飛猛進，「AI+製造」已成國內外製造業最熱點話題。美國期望借AI推動高端製造業迴流，破解熟練工人短缺難題，中國則力求以AI賦能「新質生產力」，加快向價值鏈高端邁進。AI+製造決定着全球製造業的競爭格局與產業話語權。「對於中國製造業，AI絕對是必選題。尤其在新質生產力方面，一定要儘快把AI用起來、用出效果。」聯想中國政企業務羣企業行業總經理宋濤説，他最近與大量行業人士交流中，這一觀點正在成為共識。尤其近幾年，市場競爭進入紅海，增長空間收窄，企業更聚焦於降本增效與出海開拓，而AI在這兩方面展現出潛力，成為企業考慮投入、實現突破的方向。實際上，人工智能最早在金融、互聯網等服務行業率先應用。而製造業因鏈條更長、場景更復雜、回報週期長，推進更為艱難。在這個歷來「靠苦活、累活、髒活」換取微利的行業中，轉型挑戰尤為沉重和嚴峻。首當其衝就是「短期利益」和「長期價值」的拉扯。製造業轉型升級最大的苦處和難點在於「錢緊」。據國家統計局數據，2025年1—8月，製造業利潤率僅4.53%，鋼鐵、煤炭等行業一度低至0.4%。因此，當銀行業每年能拿出平均3%～5%的營收進行IT投入時，製造業IT投入佔營收比例平均僅為0.1%～0.5%。製造業是靠自身辛苦賺得的利潤進行投入，畢巍接觸的每家企業在決月供一個項目前，都要反反覆覆思考，能解決問題嗎？會不會最後變成一筆壞賬？這些企業也都期望「以小搏大」。其次，數據治理則是企業基礎的「先修課」。智能體離不開高質量數據和知識，不同於金融等行業數字化建設完善，製造業數字化水平參差不齊，大量企業都需要先倒回去補課。「業界稱這是‘補債’，要補數據債、信息債、自動化債……」宋濤指出。比如，在瓷磚產業聚集地佛山，為應對當前地產下行壓力，一些瓷磚企業計劃用AI降本增效，但他們先要把經驗豐富的老師傅請回工廠，做AI質檢的數據標註。而數據標註並非一日之功，此前一些工廠因這些活兒費時費力、短期看不到成效而中途擱淺，因此在「補債」階段中，企業要承擔大量苦活、累活和髒活。有業內人士形容「做麪包，要先‘種糧食’」。此外，不少製造企業自身力量薄弱，缺乏技術和系統性經驗，「看得到方向，卻摸不到路徑」。今年以來，不少製造企業期望採用「大小模型結合」方案，解決小模型泛化能力差帶來的問題，但苦於「無從下手」。武漢光谷一家企業，找到聯想，期望得到從模型研發到部署運維的系統性指導。而隨着越來越多中國製造企業走向全球化，也有大量出海挑戰待解。比如，一家電子消費品製造企業，在完成自身海外工廠的建設和其他工廠的收購後，需重整其全球供應鏈體系。一家機械設備上市企業，併購全球不同區域的公司後，面臨全球治理問題。在這波製造業智能化浪潮中，聯想既是「親歷者」——被聯想稱為「內生」，也是「賦能者」——被聯想稱為「外化」。這也是一場長達30餘年的探索之旅。02「試驗田」中，一條供應鏈的「燈塔」之路畢巍將聯想的「內生」比作「重要的試驗田」，其從製造到智造經歷了深度系統變革。聯想轉型中曾多次面臨短期利益與長期價值取捨難題。1990年，聯想已經在北京、惠陽、上海等地建設了工廠。但在2009年，聯想內部就是否繼續投資建設自有工廠進行了激烈的討論，當時有兩條路徑，一是OEM和ODM，二是繼續建廠。前者輕資產、短期更優，後者利於打造核心競爭力、穩定供應。最終，5:4的微弱優勢下，聯想決定繼續自建工廠，頂着壓力開啓了「智造」的征程。位於合肥的聯寶科技製造基地2011年開工建設。此後，聯想工廠智造分階段有序推進。聯想集團智能製造方案服務交付高級總監陳蔚回憶説，聯想在工廠投入上極具超前意識，自90年代起，聯想各家工廠就以極大的熱情投入工廠信息化和自動化建設。彼時，聯想工廠自行研發了MES，並在北京廠建立業內首批國產自動化立體倉庫，其水平在當時堪稱「行業一流」。後來，聯想經由不斷收購、新建，構建起全球製造網絡，並通過建立統一標準，逐步實現工廠的全球製造網絡協同和「人機料法環」全要素協同，到如今，人工智能嵌入到工廠各環節，改變「是顛覆性的」。但這場轉型遠不止於工廠。「聯想始終從‘研產供銷服’端到端的價值鏈視角來研究、規劃智能製造的能力建設。」陳蔚説。此前，聯想集團副總裁、中國區戰略及業務拓展副總裁阿不力克木·阿不力米提（阿木）曾將供應鏈比作「實體經濟企業繞不開的大課題，大型企業的不二競爭力」。聯想集團供應鏈方案服務交付高級總監張天羽介紹，從大供應鏈看，聯想走過了幾個關鍵階段：上世紀90年代從國內單一品牌起步；2004年底併購IBM PC後，用近十年時間完成全球供應鏈協同。2017年「All in AI」後，逐步構建覆蓋「研產供銷服」的智能供應鏈體系。過程中，聯想逐步解決了大供應鏈整合的利益分配、需求分配和技術難題等挑戰。如果説供應鏈是前線，數據則是背後的「神經中樞」。聯想全球數據平台服務總監馬立志回憶，早期聯想數據系統「煙囱」林立，2015年前後打造了全球統一數據湖，整合數據資產，構建全球數據倉與BI系統。近三年，這一數據中樞完成了AI引擎升級，成為「混合式AI」戰略關鍵支點。對於聯想「智造」轉型，馬立志形容是「一場全局統籌的行動」。如今，這場行動已獲全球認可。Gartner2025年全球供應鏈25強排行榜中，聯想排名第八，連續四年穩居Top 10，是唯一入選的亞太高科技製造企業。同時在亞太供應鏈10強中，聯想已連續四年蟬聯第一。這得益於聯想獨特的端到端、穿透式供應鏈，它能貫通研產供銷服。其核心原則是「全球資源、本地交付」，採用「一盤棋」模式。張天羽稱，在聯想30多家自有與外協工廠間，決策需跳出單點產能最優視角，從整體供應鏈與公司利益出發，根據供應、產能、成本、交期及合規等多重因素，智能判斷由哪個工廠承接最合理，真正做到全球資源一體化調度。這也是最大挑戰之一。近年來，AI在供應鏈和工廠中作用愈發重要。以「燈塔工廠」——聯寶科技為例，超萬名員工，近百班別，缺勤率如果達到3%～5%，產能尖峯時可能就有近千人缺崗，人員調度是一大痛點。結合智能化技術，聯寶構建了「人、崗、技、藝」四庫，如「人庫」為員工打好信息標籤，「崗庫」釐清對技能的具體要求。缺崗時，系統會提煉崗位需求信息，第一時間發至平台，各班組長據「四庫」信息實時對接，不再需要像過去那樣跨廠區、產線和工段層層傳遞，補位更高效準確。如今，新一輪AI變革已經開始，正從「會回答」的助手階段，邁向「能執行」的智能體階段。尤其今年，智能體技術不斷突破，AI開始具備在複雜流程中自動執行任務的能力。在此背景下，聯想確立「混合式人工智能（Hybrid AI）」為未來十年核心戰略，於今年3月誓師大會上提出「個人、企業與公共智能必須混合共生」，並在同年5月份發佈個人超級智能體「天禧」、業內首個企業超級智能體「聯想樂享」和城市超級智能體。人工智能+製造，迎來智能體AI時代。03中國智造，加速邁入Level 3智能體時代聯想選擇探索智能體，背後有更深層的原因。畢巍對數智前線分析，相比於Level 1與Level 2助手級智能體，Level 3智能體能自動編排任務，調用傳統應用和多領域智能體，實現端到端業務流程閉環，在To B場景可能要做二三十步，橫跨「研產供銷服」中幾個一級核心流程及其下的二級關鍵模塊。這其中的關鍵是它能自動識別業務變化，並自適應去調整，從而讓企業流程變得更柔性，響應市場波動更快。「這個價值就大了。」畢巍説，聯想智能體iChain就是一個Level 3智能體雛形。前不久，深圳遭遇颱風，華南區是聯想供應商集中地之一，墨西哥工廠立刻詢問iChain本季和下季訂單會受什麼影響？iChain先在供應鏈計劃體系鎖定相應的墨西哥工廠訂單，反推所涉原材料及供應商，最終給出預警，並自動生成轉產、調整庫存、改變物流路線等系統計算的最優建議。在競爭極其激烈的中國市場，Level 3智能體正成為企業競爭的關鍵。業界預測，該類智能體有望在今年底或明年上半年，出現示範性案例。「這也是為什麼這一輪，很多董事長開始感到焦慮的原因。」畢巍直言，它關乎企業的核心競爭力。聯想內部也已形成共識，一定要做Level 3智能體，且要「All in」。這種共識也基於聯想在上一輪智能化轉型中打下的基礎。此前阿木曾介紹，聯想當時在四大維度形成體系化推進，即頂層戰略共識、數字底座先行、AI與業務深度融合、組織變革有力。這一體系化邏輯，正持續支撐着新一輪AI從理念到實踐的落地。2017年聯想中國區實施「日出東方」戰略。通過領先的「客户直達」模式，聯想中國區已經覆蓋了龐大的客户羣。其中，政企客户超過23萬，中小企業客户超950萬，消費端會員更是達到2.4億。聯想集團銷售方案服務交付總監高美豔表示，為更好覆蓋這樣龐大的客羣，在「研產供銷服」全價值鏈上，聯想今年規劃和上線了多個智能體。其中，針對政企客户，銷售智能體中的「智能Call Plan」，自動生成客户聯絡任務、話術與推薦產品。今年4月1日至今，經過AB測試後，用智能Call Plan的銷售，收入同比提升了3.6倍，另外智能配置上線後效率提升了80%，銷售智能體中的智能標書讓解析工作量每年估計能下降2.5萬小時。而聯寶工廠，今年4月專門召開了兩天研討會，各業務部門共提出超30個智能體深度部署的應用場景，並按照業務價值和場景複雜度進行了排序。「智能體哪怕有95%的高準確率，在大規模製造中也可能帶來巨大影響，因此我們既要積極擁抱變革，不錯失時代紅利，也要不斷審視技術成熟度及業務價值影響。」聯寶科技智能製造與物流中心戰略與轉型總監鄭國鋭説，目前將「人機料法環」各要素串起來的智能體在工業場景下的應用，大家都在積極探索嘗試。04「破案」「陪跑」和產業賦能內生實踐是一個苦活兒、累活兒，對外賦能同樣如此。畢巍稱，大型企業定製化需求高，直接套用標準化產品難以真正解決問題。因此，聯想先從自身實踐提煉解耦方法論、評價體系，再以「福爾摩斯破案」式諮詢，幫客户梳理問題、定位根因，進而構建「有用、可落地」的解決方案。這一過程中，聯想「產業賦能者」角色逐步探索完善。2021年初，聯想定下目標：十年內將服務和解決方案打造成新核心競爭力。不久後，聯想禾木諮詢成立，作為「尖刀排」以諮詢先行切入客户痛點，提供全週期服務。為兼顧普適性與靈活性，聯想在製造領域還有兩大關鍵點，其一，聯想的方案不是「按行業分」，而是圍繞「研產供銷服」五大環節，提煉普適方法論。其二，聯想不做標準化產品交付，而是打造 「預製」組件庫，將知識圖譜、知識庫等組件標準化，通過組合成解決方案，實現敏捷低成本複用。憑藉這套打法，聯想「產業賦能」已獲多個細分製造行業認可，並催生出不少標杆案例，甚至有意想不到的企業主動合作。一家頭部化工企業要做供應鏈升級，竟「三顧茅廬」找上門，這是畢巍親身經歷的真實案例。對方認為，聯想雖無化工經驗，卻有拆解透徹的供應鏈方法論，比如將供應鏈歸為離散流水線製造、高度離散、流程製造三類，再從需求、產銷協同、主計劃、物料計劃和生產排程5個層次提煉核心邏輯。這套「通用解法」能跳出具體行業，抓住供應鏈升級的核心邏輯。隨着項目推進，該企業愈發確信，當初的選擇沒錯。某車企則看中聯想的全球配送與成本優勢，希望優化成品車配送物流。通過梳理業務規則、設計模型、訓練數據，聯想最終幫該車企打造了每日物流自動尋優方案，達成了預期。全球乳業龍頭伊利，在營銷上面臨熱點「過期不候」挑戰，希望打造能緊跟熱點的營銷智能體。當瞭解到聯想已將適用於各類To C業務的大規模用户營銷經驗，打造為熱點捕捉、產品匹配等模型或標準化組件後，很快選擇與其合作。此外在全球治理領域，聯想也打造了一批標杆案例，如助力海信搭建海外渠道管理體系，幫某裝備製造龍頭解決巴西建廠的財務、工廠、合規治理需求。更多案例在加速湧現，目前90%的中國製造500強、1000多家頭部製造型企業及2000多家成長型製造企業中都有聯想身影。今年9月，聯想又與中創智領達成合作，將圍繞全球化運營、AI、全球數智化建設等領域打造「AI+ 製造」 樣板。聯想的智能化解決方案已從單點賦能向生態共建升級。宋濤觀察，智能體時代，客户「陪跑共創」需求還將更明顯，對廠商要求也更高，既要懂模型、底座，還要懂業務、場景，具備全局觀與合規意識。「但這正是聯想的機會。」他説，不管是判別式AI，還是生成式AI，聯想都有成套的「牌」，為客户提供從戰略制定的顧問諮詢，到具體項目的基礎設施搭建、數據治理、智能體構建、交付和運維等全鏈條服務。「我們還開創性提出了‘AI工廠’，它將原本複雜且孤立的AI開發任務，轉變為一套可管理、可複製且支持持續運營的標準化體系，重塑了AI應用的開發與部署流程，支撐各類AI應用在製造業中的規模化落地。」宋濤進一步説。從聯想「內生外化」的變革中，我們也可以發現，下一場製造業的競賽，不再僅是產能和成本，而是數據、智能與組織流程進化的綜合比拼。在全球製造業邁向智能化的關鍵十字路口，有了越來越多像聯想這樣真正創造「製造價值」的企業，中國製造也將以更系統、更自信的姿態，走出一條「智造躍遷」之路。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}